Claude Agent SDK vs OpenAI Agents SDK:两大AI智能体框架深度对比

Claude Agent SDK vs OpenAI Agents SDK:两大AI智能体框架深度对比

2026年2月12日·Jorben
Jorben

2025年是AI Agent框架爆发的一年。OpenAI在3月推出了Agents SDK(Python版),6月迅速跟进了TypeScript版本;Anthropic则以Claude Agent SDK强势回应。两大框架代表了截然不同的智能体开发哲学——一个追求轻量极简的多Agent编排,另一个则打造深度集成的全栈Agent运行时。本文将从架构理念、核心能力、开发体验和生产就绪性等维度,对两大SDK进行全面深度对比。

Claude Agent SDK vs OpenAI Agents SDK 对比信息图
Claude Agent SDK vs OpenAI Agents SDK 全维度对比

背景:智能体框架的军备竞赛

在2024-2025年间,AI Agent从"概念验证"迈入"生产落地"阶段。开发者面临一个关键选择:用什么框架来构建自己的智能体系统?

市场上主流选择包括LangChain、AutoGPT、LlamaIndex等。但真正引发行业关注的,是两大模型厂商亲自下场推出的官方框架:

  • OpenAI Agents SDK(2025年3月Python版,6月TypeScript版):基于实验性框架Swarm演进而来,定位为轻量级多Agent编排工具,目前已覆盖Python和JavaScript/TypeScript双生态
  • Claude Agent SDK(Anthropic推出):将Claude Code的底层架构开放为可编程接口,定位为企业级Agent运行时系统

两者的设计哲学和技术路线存在显著差异,理解这些差异对于技术选型至关重要。

设计哲学对比

OpenAI Agents SDK:极简主义的编排器

OpenAI Agents SDK延续了Swarm框架的设计理念——用最少的抽象完成最多的事。核心只有三个概念:

Agent(智能体)+ Handoff(交接)+ Guardrail(护栏)

它的设计哲学是:框架负责编排,模型负责智能。框架本身尽可能薄,把复杂度留给LLM自身的能力。

Claude Agent SDK:全栈式的运行时

Claude Agent SDK的设计哲学完全不同——给Agent一台完整的"电脑"。它不仅仅是一个编排器,而是一个包含工具执行、权限控制、上下文管理、会话持久化的完整运行时系统。

核心架构采用"代理-工具-服务器"三层模型:

代理层(Agent Layer)—— 决策引擎 + 上下文管理 + 流程控制
        ↓
工具层(Tool Layer)—— 文件读写 + Bash执行 + 自定义工具
        ↓
服务器层(Server Layer)—— MCP服务器管理 + 工具集成 + 通信协议

一个比喻:如果OpenAI Agents SDK是"交通指挥中心"(负责调度车辆),Claude Agent SDK就是"整个城市的基础设施"(包含道路、信号灯、停车场等一切)。

核心概念对比

Agent定义

OpenAI Agents SDK 的Agent定义简洁明了,且Python和TypeScript两个版本保持了高度一致的API设计:

# Python 版本
from agents import Agent, Runner

agent = Agent(
    name="Assistant",
    instructions="你是一名助人为乐的助手。",
    model="gpt-4o",
    tools=[get_weather],
)

result = await Runner.run(agent, "今天北京天气如何?")
print(result.final_output)
// TypeScript 版本(@openai/agents)
import { Agent, run } from '@openai/agents';

const agent = new Agent({
  name: 'Assistant',
  instructions: '你是一名助人为乐的助手。',
  tools: [getWeatherTool],
});

const result = await run(agent, '今天北京天气如何?');
console.log(result.finalOutput);

Agent由instructions(指令)、model(模型)、tools(工具)三要素构成,通过Runner/run来驱动执行。设计上追求声明式和直觉化,两个语言版本的心智模型完全一致。

Claude Agent SDK 提供两种交互模式:

# 模式一:简单查询(高级接口)
import asyncio
from claude_agent_sdk import query

async def main():
    async for message in query("分析这段代码的性能瓶颈"):
        print(message)

asyncio.run(main())
# 模式二:完整客户端(低级接口)
from claude_agent_sdk import ClaudeSDKClient, ClaudeAgentOptions

options = ClaudeAgentOptions(
    system_prompt="你是一个资深Python开发者。",
    permission_mode="accept_edits",
    read_write_tools=True,
    bash_tools=True,
    cwd="/path/to/project",
    max_cost=1.0,
)

client = ClaudeSDKClient(options=options)
# 支持双向交互式对话...

Claude SDK的Agent天生具备文件读写、Bash命令执行等能力,不需要额外定义。这是因为它本质上是把Claude Code的完整能力API化了。

多Agent协作

OpenAI Agents SDK 通过Handoff机制实现多Agent协作,这是其最具特色的设计:

# 创建专业Agent
chinese_agent = Agent(
    name="中文客服",
    instructions="你只能用中文回复。",
    handoff_description="当用户使用中文时,交给该Agent。",
)

english_agent = Agent(
    name="English Support",
    instructions="You can only respond in English.",
    handoff_description="When user speaks English, hand off to this agent.",
)

# 分诊Agent负责路由
triage_agent = Agent(
    name="分诊Agent",
    instructions="根据用户语言将请求路由到合适的Agent。",
    handoffs=[chinese_agent, english_agent],
)

result = await Runner.run(triage_agent, "Hello, how are you?")

Handoff的底层实现与Function Calling相同,Agent之间的切换对LLM来说就像调用一个工具。这种设计非常优雅,使得多Agent编排可以用声明式的方式完成。

Claude Agent SDK 的多Agent策略不同,它采用自定义代理与自动委派

# 定义专家代理配置文件
name: Security Reviewer
description: Reviews code for security vulnerabilities
tools: [semgrep, codeql]
model: claude-sonnet-4-5

Claude SDK的Sub-Agent拥有独立的上下文窗口,主Agent可以自动检测任务类型并委派给合适的子Agent。这更像是"指挥官-执行者"模式,而非OpenAI的"接力赛"模式。

工具系统

这是两个框架差异最大的部分。

OpenAI Agents SDK 的工具体系分为三层:

层级类型示例
托管工具OpenAI原生提供Web Search、File Search、Computer Use
函数工具函数自动转换为工具Python @function_tool / TypeScript tool()
MCP工具外部MCP服务器2025年3月27日起支持

Python和TypeScript版本在工具定义上风格一致,但各自利用了语言原生特性:

# Python — 装饰器 + 类型注解自动生成Schema
from agents import function_tool

@function_tool
def get_weather(city: str):
    """查询指定城市的天气信息"""
    return {"temp": 22, "condition": "晴"}
// TypeScript — tool() + Zod Schema 定义参数
import { z } from 'zod';
import { tool } from '@openai/agents';

const getWeatherTool = tool({
  name: 'get_weather',
  description: '查询指定城市的天气信息',
  parameters: z.object({ city: z.string() }),
  execute: async (input) => {
    return `The weather in ${input.city} is sunny`;
  },
});

Python版通过@function_tool装饰器自动从类型注解生成JSON Schema;TypeScript版则借助Zod库进行Schema验证,两者开发体验都非常丝滑。

Claude Agent SDK 的工具体系围绕MCP协议构建:

from claude_agent_sdk import Tool, create_sdk_mcp_server

# @tool装饰器定义工具
greet_tool = Tool(
    name="greet",
    description="Greet a user by name.",
    inputSchema={
        "type": "object",
        "properties": {
            "name": {"type": "string", "description": "User's name"}
        },
        "required": ["name"]
    }
)

async def greet(name: str) -> str:
    return f"Hello, {name}!"

# 打包为In-Process MCP服务器
mcp_server = create_sdk_mcp_server(
    name="my_tools",
    version="1.0.0",
    tools=[greet_tool],
    tool_handlers={"greet": greet}
)

Claude SDK的核心创新是In-Process MCP Server——工具运行在与应用相同的Python进程中,无需子进程管理,避免了IPC开销。同时,它天然兼容外部MCP服务器生态(500+服务),包括GitHub、Slack、PostgreSQL、Notion等。

关键能力维度对比

安全与防护

OpenAI Agents SDK — Guardrails(护栏)

Guardrails分为输入防护和输出防护两层:

from agents import guardrail

@guardrail
def check_topic(input_text: str) -> bool:
    """检查输入是否偏离主题"""
    # 如果偏离主题返回False,触发拦截
    ...
  • 输入护栏:检测输入是否偏离主题,可接管Agent控制权
  • 输出护栏:在Agent最终输出上运行合规检查
  • 并行运行:护栏与Agent操作并行执行,不阻塞主流程

设计思路是声明式的边界检查

Claude Agent SDK — 生命周期钩子 + 细粒度权限

Claude SDK的安全体系更为纵深:

@agent.hook("PreToolUse")
async def validate_tool(tool_name, params):
    """工具执行前拦截危险操作"""
    if tool_name == "delete_file" and "/system" in params["path"]:
        return {"action": "reject", "reason": "Protected path"}
    return {"action": "approve"}

@agent.hook("PostToolUse")
async def log_result(tool_name, result):
    """工具执行后审计记录"""
    await log_to_datadog(tool_name, result)

@agent.hook("Stop")
async def cleanup():
    """会话结束时资源释放"""
    await close_database_connections()

三层钩子(PreToolUse → PostToolUse → Stop)提供了完整的AOP(面向切面)风格的控制能力。配合权限模式(accept_all/accept_edits/prompt),可以精确控制Agent能做什么、不能做什么。

可观测性

OpenAI Agents SDK — Tracing

内置追踪系统,记录Agent运行全过程:

  • LLM生成、工具调用、Handoff、Guardrail事件
  • 支持外部监测工具集成(Logfire、AgentOps、Braintrust等)
  • 支持可视化调试、性能评估、模型微调

这是OpenAI SDK的一大亮点——开箱即用的生产级可观测性

Claude Agent SDK — 流式会话 + 审计日志

# 流式数据以JSONL格式存储,记录AI思考的每一个瞬间
options = ClaudeAgentOptions(
    log_level="INFO",
    audit_log_path="/var/log/claude_agent.log"
)

Claude SDK通过流式会话(Streaming Sessions)实时展现AI工作过程,配合完整的审计日志追踪所有工具调用。

上下文管理

能力OpenAI Agents SDKClaude Agent SDK
上下文压缩依赖模型自身能力自动上下文压缩,保留关键信息
Token管理手动管理自动管理,无需人工干预
工具上下文优化一次性加载所有工具描述MCP Tool Search动态加载(从77K降至8.7K tokens)
会话持久化通过to_input_list()拼接原生支持会话传送和热重载

Claude SDK在上下文管理上的MCP Tool Search尤其值得关注——当接入多个MCP服务器时,它不会一次性加载所有工具描述(避免上下文污染),而是根据当前任务动态检索和加载,可减少85%的上下文开销。

模型兼容性

维度OpenAI Agents SDKClaude Agent SDK
默认模型GPT-4o、o3-mini等OpenAI系列Claude Opus 4、Sonnet 4等
第三方模型支持所有兼容Chat Completions API的模型主要面向Claude模型生态
模型路由需手动指定模型自动根据任务复杂度切换模型(成本降低50%)

OpenAI SDK在模型兼容性上更开放,官方明确支持接入Anthropic、Google等第三方模型。Claude SDK则深度绑定Claude生态,但提供了智能模型路由——简单任务用便宜模型、复杂任务用强力模型。

开发体验对比

学习曲线与代码量

# OpenAI Agents SDK (Python) — Hello World(4行代码)
from agents import Agent, Runner

agent = Agent(name="Greeter", instructions="Say hello!")
result = Runner.run_sync(agent, "Hi!")
print(result.final_output)
// OpenAI Agents SDK (TypeScript) — Hello World(同样简洁)
import { Agent, run } from '@openai/agents';

const agent = new Agent({ name: 'Greeter', instructions: 'Say hello!' });
const result = await run(agent, 'Hi!');
console.log(result.finalOutput);
# Claude Agent SDK — Hello World(5行代码)
import asyncio
from claude_agent_sdk import query

async def main():
    async for message in query("Hello!"):
        print(message)

asyncio.run(main())

三者的入门门槛都很低。但随着复杂度提升,差异逐渐显现:

场景OpenAI SDK代码量Claude SDK代码量
简单问答4行5行
带工具的Agent15-30行10-20行
多Agent协作30-60行20-40行
企业级应用100+行 + 大量自定义逻辑50-80行(内置能力更多)

Claude SDK在复杂场景下代码量更少,因为文件操作、Bash执行、权限控制等能力是内置的。OpenAI SDK需要自行实现这些基础设施。

语言与生态

维度OpenAI Agents SDKClaude Agent SDK
语言支持Python + TypeScript(双语言已发布)Python + TypeScript
包管理(Python)pip install openai-agentspip install claude-agent-sdk
包管理(TypeScript)npm install @openai/agents zodnpm install @anthropic-ai/claude-agent-sdk
TypeScript运行环境Node.js 22+、Deno、Bun(实验性支持Cloudflare Workers)Node.js 18+
Schema验证Zod v4JSON Schema
开源状态完全开源SDK开源
GitHub StarsPython版开源2天近5K Stars;TypeScript版(openai-agents-js)2.3K+ Stars生态快速增长
浏览器支持✅ TypeScript版提供浏览器优化包❌ 仅服务端
实时语音@openai/agents-realtime 包(RealtimeAgent)❌ 无原生支持

更新说明:OpenAI于2025年6月3日正式发布了Agents SDK的TypeScript版本(@openai/agents),与Python版功能完全对齐,包含Handoffs、Guardrails和Tracing等全部核心组件。同时还新增了RealtimeAgent语音能力和人机回路(HITL)审批机制,这是Claude Agent SDK目前不具备的差异化特性。

全维度对比总览

维度OpenAI Agents SDKClaude Agent SDK
发布时间2025年3月(Python)/ 6月(TypeScript)2025年
定位轻量级多Agent编排框架企业级Agent运行时系统
前身Swarm(实验性框架)Claude Code底层架构
核心概念Agent + Handoff + GuardrailAgent + Tool + MCP Server + Hooks
设计哲学极简抽象、多语言并行全栈运行时、深度集成
内置工具Web Search、File Search、Computer Use文件读写、Bash执行、代码导航
多Agent模式Handoff(接力式交接)Sub-Agent(指挥官-执行者)
安全机制Guardrails(输入/输出护栏)生命周期钩子 + 细粒度权限
可观测性内置Tracing系统流式会话 + 审计日志
上下文管理手动管理自动压缩 + 动态工具搜索
MCP支持2025年3月27日起支持原生深度集成
模型兼容开放兼容第三方模型深度绑定Claude生态
生产验证生产就绪驱动Claude Code(十亿美元级产品)
学习曲线低(简单场景)/ 中(高级特性)
语言支持Python + TypeScript(双版本功能对齐)Python + TypeScript
独特优势Handoff编排直觉优雅、RealtimeAgent语音、浏览器端运行会话传送、技能热重载、自动模型路由

如何选择?

选OpenAI Agents SDK的场景

  • 多Agent路由和编排是核心需求(Handoff机制设计非常优雅)
  • 需要跨模型兼容性(已经在用非OpenAI模型或需要灵活切换)
  • 团队偏好极简框架,愿意自行搭建基础设施
  • 需要内置Tracing进行生产级可观测性
  • 项目中已经大量使用OpenAI API生态
  • 需要前后端统一技术栈(TypeScript版支持浏览器端运行)
  • 实时语音Agent需求(RealtimeAgent + HITL审批)

选Claude Agent SDK的场景

  • 需要Agent具备原生代码执行和文件操作能力
  • 需要细粒度的安全控制(生命周期钩子、权限模式)
  • MCP生态集成有深度需求(500+服务)
  • 需要上下文自动管理(压缩、动态工具加载)
  • 构建长时间运行的复杂Agent(会话传送、热重载)
  • 项目依赖Claude模型能力,特别是代码生成和推理场景

不必二选一

值得注意的是,两个SDK并非完全互斥。在实际项目中,完全可以:

  • 用OpenAI SDK做上层多Agent编排和路由
  • 在某些需要深度文件操作的子任务中,调用Claude SDK
  • 通过MCP协议,让两个生态的工具互相复用

结语

OpenAI Agents SDK和Claude Agent SDK代表了两种不同的智能体开发范式:

  • OpenAI路线:框架做减法,让模型能力主导,开发者自由度最大化。Python和TypeScript双版本齐头并进,还独占RealtimeAgent语音能力和浏览器端运行
  • Claude路线:框架做加法,内置完整基础设施,开箱即用到极致。在上下文管理、安全控制和会话持久化上建立了深厚的护城河

没有绝对的优劣,只有是否匹配你的需求。对于追求快速原型和灵活编排的团队,OpenAI SDK是更好的起点;对于构建生产级、需要深度控制和安全保障的企业级Agent,Claude SDK提供了更成熟的基础设施。

无论选择哪个,2025-2026年无疑是AI Agent开发者最好的时代——工具已经成熟,模式已被验证,剩下的只是去构建真正有价值的智能体应用。

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